Selle moodul ei ületa väärust 1. Mida lähemal on korrelatsiooni väärtus ühele, seda lähemal on X ja Y sõltuvus lineaarsele seosele. Sõltumatusest tuleneb korreleerimatus ent vastupidine ei kehti. Korrelatsiooni ruutu nim determinatsiooniteguriks. Kui X on diskreetne juhuslik suurus, siis iga X võimalik väärtus xi teisendub väärtuseks yi=g(x) ning jaotus säilub Y jaoks samasena kui X jaoks. Kui X on pidev juhuslik suurus ning teisendusfunktsiooon g(x) on monotoonne, siis avaldub y jaotustihedus nii: fy(y)=fx[i(y)]*/i'(y)/ Kui x on pidev juhuslik suurus ning teisendusfunktsioon g(x) pole monotoonne, tuleb g(x) jagada X muutumispiirkonna osas monotoonsuspiirkondadeks. Lineaarteisendus on ülalkirjeldatud juhusliku suuruse teisendamise olulisim erijuht, kus teisendusfunktsioon saab kuju g(x)=a+bx Mediaani hinnang: kasvavalt järjestatud valimi keskelement, kasvavalt järjestatud valimi keskelementide poolsumma.
Mida lähemal on korrelatsiooni väärtus ühele, seda lähemal on X ja Y sõltuvus lineaarsele seosele. Sõltumatusest tuleneb korreleerimatus ent vastupidine ei kehti. Korrelatsiooni ruutu nim determinatsiooniteguriks. Juhusliku suuruse teisendusi Kui X on diskreetne juhuslik suurus, siis iga X võimalik väärtus xi teisendub väärtuseks yi=g(x) ning jaotus säilub Y jaoks samasena kui X jaoks. Kui X on pidev juhuslik suurus ning teisendusfunktsiooon g(x) on monotoonne, siis avaldub y jaotustihedus nii: fy(y)=fx[(y)]*['(y)] Kui x on pidev juhuslik suurus ning teisendusfunktsioon g(x) pole monotoonne, tuleb g(x) jagada X muutumispiirkonna osas monotoonsuspiirkondadeks. Lineaarteisendus on ülalkirjeldatud juhusliku suuruse teisendamise olulisim erijuht, kus teisendusfunktsioon saab kuju g(x)=a+bx 2. RAKENDUSSTATISTIKA ALUSED
annaabi.ee 
